AI駆動のセールスアシスタント：セールス生産性の未来

HubSpotの調査によると、セールス担当者が毎日、アクティブなセールス活動に使用できる時間はわずか2時間です。Snowflakeは、社内のセールスチームが「Snowflakeはどのようにしてさまざまなソースのデータの統合を処理しているのか」といった1つの質問に回答する必要が生じるたびに、適切なコンテンツを探して10～15分を無駄にしていることに気づきました。価値のあるコンテンツはさまざまなプラットフォームに散在していたため、従業員はさまざまなツールを行き来して適切な情報を集める必要がありました。そして多くの場合、このプロセスは煩雑で非効率的でした。

このような状況を改善して、より多くの時間をセールス活動や関係管理に使用できるようにするために、Snowflakeは、ナレッジアシスタントのチャットボットを開発しました。このチャットボットは、Snowflakeのセールスイネーブルメントツールやドキュメントサイト、そしてマーケティング、バリューエンジニアリング、プロフェッショナルサービスにおける800以上のカスタマーストーリーから収集した情報を使用して、重要な質問にほぼ即時に回答します。現在は、お客様から「生成AIの顧客成功事例はありますか」と尋ねられた際に、セールス担当者は後で調べて連絡すると約束するのではなく、リアルタイムで回答できるようになりました。 

SnowflakeのユニークなCortex AIテクノロジーを基盤として構築されたこのナレッジアシスタントは、迅速で対話型のインサイトを提供してセールスプロセスのあらゆる調査要素を効率化します。このアシスタントにより、セールス担当者は単一の場所で、自身のセールス力とSnowflakeのすべてのリソースを数秒で組み合わせられるようになります。セールス担当者は生成AIを活用して、「Apache Iceberg™テーブルの価値はなにか」といった一般的な知識の質問への回答、初回ピッチの草案作成の支援、アカウント分析の実行、商談準備の支援、カスタマイズされたピッチの作成の支援などを得ています。 

このナレッジアシスタントは、検索の原動力としてCortex AIを使用し、さらに情報解析にはオープンソースLLMを、コンテンツを抽出して親しみやすい方法で提示するためにStreamlitを使用します。これにより、関連する情報の正確な抽出を維持し、ソースへの直接リンクを使用した回答の詳細なサポートを提供できます。このチャットボットにはガードレールが装備されているため、質問に回答できない場合や質問が理解できない場合にもハルシネーションは起こさず、回答できないことを説明します。

ナレッジアシスタントはセールスプロセスを合理化し、チームが重要な情報にほぼ即時にアクセスできるようにします。Snowflakeは、高度AIテクノロジーと広範なナレッジベースを組み合わせることによって、パワフルで使いやすいツール、つまり、人間とデータをつなぐ新しいインターフェイスレイヤーを作成しました。 

ナレッジアシスタントは、私たちのセールス組織にとって不可欠な資産であるとともにセールスの未来も示唆しています。そのことを表している機能を以下に挙げます。

• 統合ナレッジベース：Snowflakeのセールスイネーブルメントプラットフォーム、カスタマーストーリー、docs.snowflake.comなどのソース資料には、アシスタントがアクセスするため、ユーザーはそれぞれのファイルの場所を知る必要がありません。

• 自然言語処理：ユーザーは質問するだけで、チャットボットが案件に関連する情報を取得し、フォローアップの質問を通じてより詳細な探索を支援します。

• 包括的なサポート：このツールは、顧客調査の実施、コンテキストに沿った関連メールの作成、交渉の支援、カスタマーサクセスとアップセルのサポート、技術的な質問への回答など、見込み客の調査からカスタマーサクセスまでのお客様のライフサイクル全体をカバーします。
• ヒューマンインザループ：このツールはAI駆動ですが、私たちはお客様に対して自動的に対応してくれることを期待しているわけではありません。常に人の手による精査を行って応答の正確性と適切性を確保し、お客様への丁寧な対応を常に欠かさないようにしています。

このナレッジアシスタントは、Snowflakeの専有テクノロジーとオープンソースツールを組み合わせて構築されています。Snowflakeは構造化データのサポートで知られていますが、このチャットボットは、私たちが特定のフォーマットやロジックに従っていない、Eメール、PDF、Googleスライドなどの非構造化データも扱えるという完璧な例です。Snowflakeはバックエンドで、すべての情報のインデックス作成と取得を行い、オープンソースツールがデータの解析とチャンキングを行います。このナレッジアシスタントは、Cortex SearchとCortex LLM関数を使用して、セールスチームに対してStreamlit上でほぼ即時の回答を提示します。

このツールは、個々のセールス担当者にほぼ即時の回答を提供することにより、すでに1つの質問につき10分から15分の時間を節約しています。Snowflakeでは、このツールをセールスエンジニア、アカウントエグゼクティブ、SDRのためのコラボレーションプラットフォームに進化させることによって、セールスチームの時間を最大40%節約できる可能性があると予測しています。

また、セールスチーム以外にも、マーケティング部門や法務部門などの他のビジネスユースケースに転用して、同様の価値を提供することも考えています。

私たちは、このチャットボットをSnowflakeのテクノロジーとオープンソースツールを使用して社内構築することによって、自社の課題を解決しただけでなく、このプラットフォームのパワーと柔軟性を実証することもできました。Snowflakeを利用することにより、企業は固有のニーズに合わせた高度なAI駆動のツールを開発できます。

私たちは今後も、このセールスアシスタントを進化させ続けます。絶えず変化するセールス組織のニーズを満たすための新たな機能を取り入れ、最終的にお客様により良いサービスを提供できるように努めます。

独自のAI駆動のセールスアシスタントを構築したいとお考えの方は、Snowflakeのドキュメントをご覧ください。スタートガイドや制限事項などをご確認いただけます。